K-Means作为一种无监督学习算法,能够帮助我们快速对图像进行分割或区域划分,在图像处理、对象识别等领域有着广泛的应用。 总结要点: K-Means聚类:通过迭代优化,K-Means可以将图像中的像素分成不同的类。 数据规范化:在聚类前对数据进行规范化处理,可以提高聚类算法的效果。 图像处理与可视化:使用PIL库处理图像,并将...
在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压...
在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。
一、理论准备 1.1、图像分割图像分割是图像处理中的一种方法,图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为:基于边缘的技术基于区域的技术基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术
特定理论:基于聚类分析、小波变换等理论完成图像分割。 3. 实例描述 目标:利用K-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类。 输出:同一聚类中的点使用相同颜色标记,不同聚类颜色不同。 导入Python模块:from sklearn.cluster import KMeans 实例数据:本实例中的数据可以是任意大小的图片,为了使效果更佳直观,可以采用区分...
在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压...
K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一,通过不断迭代和移动质心来完成分类,与均值漂移算法的原理很相似。
1.1、图像分割 图像分割是图像处理中的一种方法,图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为: 基于边缘的技术 基于区域的技术 基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术。
在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压...